גילוי תרופות: AI נמצא בשימוש נרחב בתחום גילוי תרופות.על ידי ניתוח כמות גדולה של נתוני מבנה ופעילות של תרכובות, הוא יכול לחזות את התכונות הפרמקולוגיות והרעילות של מולקולות, ולהאיץ את תהליך הסקר והאופטימיזציה של התרופות.לדוגמה, בינה מלאכותית יכולה להשתמש באלגוריתמים של למידת מכונה כדי לכרות מטרות תרופות חדשות מתוך ספרות עצומה ונתונים ניסיוניים, ולספק כיוונים טיפוליים חדשים לחוקרי תרופות.
אופטימיזציה של מוצר: ניתן ליישם בינה מלאכותית על הנדסה מטבולית מיקרוביאלית ואופטימיזציה של מוצר.על ידי ניתוח נתונים גנומיים ומסלולים מטבוליים, AI יכול לזהות מסלולים פוטנציאליים ואנזימי מפתח כדי לייעל את הרשת המטבולית של מיקרואורגניזמים ולשפר את הצטברות המוצר.בנוסף, AI יכול להשתמש בכלי דוגמנות ואופטימיזציה חזויים כדי לייעל פרמטרים תפעוליים בתהליכי תסיסה, לשפר את איכות המוצר והתפוקה.
טיפול בפסולת: ניתן ליישם בינה מלאכותית לטיפול בפסולת ולהשבת משאבים.על ידי ניתוח ההרכב והמאפיינים של הפסולת, בינה מלאכותית יכולה לסייע בקביעת שיטות הטיפול והפרמטרים הטובים ביותר להפחתת עלויות הטיפול בפסולת ולמזעור ההשפעה הסביבתית.לדוגמה, יישומי בינה מלאכותית בתחום הביו-אנרגיה יכולים לסייע באופטימיזציה של תהליכי פירוק תאית ולשפר את תפוקת הביו-אנרגיה.
מחקר גנומי: AI יכול לסייע במחקר גנומי, לספק ניתוח וביאור גנום מהיר ומדויק יותר.על ידי ניתוח נתוני רצף גנומי בקנה מידה גדול, AI יכול לגלות שברי גנים חדשים, אלמנטים פונקציונליים ואינטראקציות ביניהם, לתמוך במחקר תפקודי גנים ובהנדסה גנטית.
תכנון ואופטימיזציה של ניסויים: בינה מלאכותית יכולה לחזות את השילוב האופטימלי של פרמטרים ניסויים באמצעות ניתוח של נתוני ניסוי ואלגוריתמי סימולציה, ובכך לשפר את היעילות והאמינות הניסויים.יתר על כן, AI יכול לסייע בתכנון ואופטימיזציה ניסיוניים, ולהפחית ניסוי וטעייה מיותרים ובזבוז משאבים.
דוגמאות מעשיות אלו מייצגות רק חלק קטן מיישומי AI בפיתוח ביו-תהליכים.ככל שטכנולוגיית הבינה המלאכותית ממשיכה להתקדם, אנו מצפים לראות מקרים חדשניים יותר המניעים את הפיתוח והיישום של תהליכי ביו.
זמן פרסום: יולי-10-2023